yolo3和cnn的文字识别代码

YOLOv3是一种目标检测算法，不是用于文字识别的。而CNN是一种深度学习模型，可以用于各种任务，包括文字识别。因此，下面提供的是基于CNN的文字识别代码。

首先，你需要准备一个包含训练数据和标签的数据集。在这个数据集中，每个样本都有一张图片和对应的文本标签。

接下来，我们使用Python和PyTorch框架编写CNN模型。以下是一个简单的CNN模型示例：

import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        
        # Convolutional layers
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        
        # Max pooling layer
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        
        # Fully connected layers
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 7 * 7, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)
        
        # Dropout layer
        self.dropout = nn.Dropout(0.25)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool(x)
        
        x = self.conv2(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool(x)
        
        x = self.conv3(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool(x)
        
        # Flatten the output
        x = x.view(-1, 128 * 7 * 7)
        
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.dropout(x)
        
        x = self.fc2(x)
        
        return x

这个CNN模型包含三个卷积层、max pooling层、两个全连接层和一个dropout层。输入是28x28的灰度图像，输出是10个类别的概率分布。

接下来，我们使用PyTorch编写训练代码。以下是一个简单的训练代码示例：

import torch.optim as optim

# Instantiate the CNN model
model = CNN()

# Define loss function and optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# Train the model
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        
        # Zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()
        
        # Forward + backward + optimize
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # Print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 1000 == 999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 1000))
            running_loss = 0.0

在这个代码中，我们使用交叉熵损失函数和SGD优化器进行训练。我们将训练数据分成小批次，每次使用一个小批次进行模型训练。训练过程中，我们打印每1000个小批次的平均损失。

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测。以下是一个简单的预测代码示例：

# Predict the class of an image
def predict(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert('L')
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((28, 28)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
    ])
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        output = model(image)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        return predicted.item()

在这个代码中，我们将输入图像转换成28x28的灰度图像，并进行归一化。然后，我们将图像传递给训练好的模型，并使用torch.max函数找到输出中的最大值，即预测的类别。